• IMEF Querétaro

Perspectivas Actuales de la Comercialización por Inteligencia Artificial & Data Science.

Gonzalo Hernán Rolnik, Licenciado en Ciencias en Informática e Informática de Administración de la Universidad Tecnológica de México; se ha especializado en Ingeniería de software, soporte, desarrollo de cartera, planificación y estrategia de TI con enfoque en nuevas innovaciones, en todas las industrias, administración general, en la capacitación y participación de los empleados.


“Una empresa no digitalizada, hoy, està destinada al fracaso” Gonzalo Hernán Rolnik

Para tener éxito en el mundo de los negocios dentro del medio digital, expone Rolnik, es necesario observar el comportamiento de los consumidores, como se mueven, qué herramientas digitales utilizan, qué dispositivos son prácticos para su uso, conocer bien sus necesidades para entender al 100% su dinámica de operativa en sus actividades diarias.


Lo que puede aportar un modelo de negocio innovador, es atacar la oferta estandarizada (tradicional) y transformarla en nuevas experiencias para los consumidores. Propone Rolnik tres agentes de innovación: área interna, incubadora spin-off y los ecosistemas digitales.


Las IA siguen en desarrollo, lo que hacen es hacer una gran recolección de datos, con los que es programada para “pensar, ejecutar y aprender” en ciclo, esto es analizar todas las variables del caso para el cual ha sido programada la aplicación, el robot, o el dispositivo que sea creado para un fin o fines en concreto, donde razone los datos que se le presenten y pueda reaccionar con aprendizaje; significa que trabaja con la capacidad de procesamiento en tiempo real.


Evolucionar a modelos de negocios digitales que respondan a las demandas de una forma innovadora, más eficiente y en menor tiempo.

En nuestras vidas podemos encontrar ejemplos de IA en muchos programas que ya utilizamos como en la predicción de compras de Amazon y en la categorización inteligente de correos electrónicos. Donde se procesan nuestros datos de navegación y en automático define que objeto puede gustarnos y comprarlo, o bien, que correo electrónico es spam o que destinatario es el que más consultamos en el día.


Con respecto a las Machine Learning encontramos la medición de la velocidad y tráfico en Google Maps; reconocimiento facial de Facebook; recomendaciones sobre “qué ver” en Netflix, entre otras.

Y en Deep Learning, por ejemplo, los vehículos autodirigidos y los robots asistentes.


Actualmente, los datos (la información en sí) adquieren un nuevo valor, entre las estadísticas, Rolnik informó que el 90 por ciento de los datos han sido generados en los últimos dos años, además, el 12% de todos estos datos son analizados para así tener un 23x más de probabilidad para atraer a los clientes.


Por eso, la promesa de las IA es crear y desarrollar nuevas herramientas digitales en función de nuestras necesidades y actividades diarias, donde el personal adquiere un valor agregado, serán personas más analíticas, críticas y capacitadas para funciones más complejas, donde las herramientas digitales solo serán el apoyo para los procesos de trabajo.


La participación de las IA hoy está en los autos conectados, en la detección de fraudes, en mantenimiento predictivo, en los patrones de consumo y segmentación de clientes, en la optimización de itinerarios y rutas, entre otros.


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